
- •1)Классификация сигналов по способу обработки, по физическим свойствам.
- •2)Спектральное представление сигналов
- •3)Ачх и фчх действительных сигналов
- •4)Примеры спектров некоторых сигналов
- •5) Прямоугольный импульс, задержанный во времени
- •6)Дуальность преобразования Фурье
- •7) Односторонний экспоненциальный импульс
- •8)Система функций Радемахера. Свойства
- •9) Система функций Уолша
- •10) Система функций Хаара
- •11)Тригонометрические ряды Фурье
- •12)Комплексная форма рядов Фурье
- •13)Спектральный анализ и преобразование Фурье
- •18)Спектр дискретного сигнала
- •19)Свойства спектра дискретного сигнала.
- •20)Спектральные свойства сигналов трех основных типов
- •21)Соотношение между спектрами непрерывного и дискретного сигналов
- •22)Теорема Котельникова
- •23)Дискретное преобразование Фурье
- •24)Свойства дискретное преобразование Фурье. Симметрия. Линейность
- •25)Свойства дискретное преобразование Фурье. Циклический сдвиг влево
- •26)Свойства дискретное преобразование Фурье
- •27)Быстрое преобразование Фурье (бпф)
- •28)Аналоговая обработка сигналов
- •29)Характеристики линейных систем
- •30)Условие физической реализуемости системы
- •31)Комплексный коэффициент передачи
- •32)Основное уравнение лпп системы
- •33)Нули и полюсы функция передачи системы
- •34)Z – преобразование
- •35)Обращение z – преобразования. Теорема о вычетах
- •36)Основное уравнение лдф и передаточная функция
- •37)Соединения линейных дискретных фильтров
- •38)Структурные схемы лдф. Прямая форма структурной схемы лдф
- •39)Прямая каноническая форма лдф
- •40)Свойства линейных дискретных фильтров. Устойчивость лдф
- •41)Частотная характеристика лдф
- •42)Ких и бих фильтры
- •43)Рекурсивные и нерекурсивные фильтры и их связь с ких и бих фильтрами
- •44)Аналоговые фильтры
- •46)Фильтр Чебышева первого рода
- •47)Три основных условия синтеза фильтров.
- •48)Фильтр Чебышева второго рода
- •49)Эллиптический фильтр
- •50)Преобразование фильтров. Изменение частоты среза фнч
- •51)Преобразование фнч в фильтр высокой частоты фвч
- •52)Преобразование фнч в полосовой фильтр
- •53)Преобразование фнч в режекторный фильтр
- •54)Метод билинейного - преобразования
- •55)Синтез нерекурсивных фильтров с использованием окон
- •56)Прямоугольное окно. Треугольное окно.
- •57)Окно Бартлетта. Окно Хана.
- •58)Окно Хэмминга. Окно Блэкмена.
- •59)Окно Кайзера. Окно Чебышева.
- •Цифровая обработка сигналов
1)Классификация сигналов по способу обработки, по физическим свойствам.
Классификация сигналов
Сигнал (от лат. “signum”) - некоторый процесс изменения во времени физического состояния какого-либо объекта (напряжение), служащий для отображения, регистрации и передачи информации.
Классификация сигналов по способу обработки
Сигналы разделяются на аналоговые, дискретные и цифровые.
Исходный физический сигнал, например напряжение, является непрерывной функцией времени. Такие сигналы называют аналоговыми.
На втором графике показан дискретный сигнал (discrete signal), полученный из аналогового сигнала с помощью дискретизации (sampling). Дискретный сигнал это ряд значений аналогового сигнала,в дискретные tn моменты времени. xn=S(tn) Числа xn, составляющие дискретный сигнал, называются отсчетами сигнала (samples). Обычно, отсчеты берут через равные промежутки времени ∆t, называемые периодом дискретизации (или интервалом, шагом дискретизации – sample time). Величина, обратная периоду дискретизации, называется частотой дискретизации (sampling frequency). В дальнейшем мы будем пользоваться частотой Найквиста (Nyquist frequency), которая связана с частотой дискретизации соотношением fN= fS/2. При обработке сигнала в вычислительных устройствах его отсчеты представляются в виде двоичных чисел, имеющих ограниченное число разрядов. Поэтому значения дискретного сигнала округляются. Процесс такого округления называется квантованием по уровню. Дискретный сигнал, квантованный по уровню, называется цифровым сигналом (digital signal). Возникающие при округлении ошибки называют ошибками квантования или шумами квантования.
В зависимости от того, известен ли нам сигнал точно, различают детерминированные и случайные сигналы. Детерминированный сигнал полностью известен – его значения в любой момент времени можно определить точно. Случайный же сигнал в любой момент времени представляет собой случайную величину, которая принимает конкретные значения с некоторой вероятностью.
Следующий важный
класс сигналов – сигналы с интегрируемым
квадратом.
Эти сигналы называет также сигналами
с ограниченной
энергией.
Для таких сигналов S(t)
выполняется соотношение
(1).
Этот интеграл условно называется
энергией
сигнала E.
Следующий класс сигналов – это
периодические
сигналы. Для периодического сигнала с
периодом T
выполняется соотношение S(t+nT)=S(t)
при любом t
, где n
– произвольное целое число. Величина
обратная периоду сигнала называется
частотой
сигнала,
и измеряется в герцах (Гц) f=1/T.
В теории сигналов также используется
круговая
частота,
которая измеряется в радианах на секунду
(рад/c).
ω=2πf
Любой периодический сигнал имеет бесконечную энергию, так как интеграл (1) энергии для этих сигналов всегда расходится.
Следующий класс – сигналы конечной длительности или финитные сигналы (finite signal). Такие сигналы отличны от нуля только на ограниченном интервале времени. Сигналы бесконечной длительности или нефинитные сигналы (non-finite signal) могут быть отличны от нуля для любого момента времени. Примером нефинитных сигналов являются любые периодические сигналы. Инфинитные сигналы могут иметь конечную энергию. Очень важную роль в технике обработки сигналов играют гармонические колебания.
Гармонический сигнал полностью определяется тремя параметрами: амплитудой A, частотой w и начальной фазой j. S(t)=Acos(ωt+φ)Гармонический сигнал является одним из тестовых сигналов, устройств обработки сигналов.